一种基于压缩感知的说话人识别参数分析

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：linda456

【摘要】

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本文为在传统的说话人识别理论研究中＂较少的特征参数量不能与较高的识别率共存＂的难题找到了一种解决方案。本文基于压缩感知的理论,利用行阶梯观测矩阵进行信号的投影,改变了

【作者】

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潘海琦杨震徐珑婷朱俊华

【机构】

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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学“宽带无线通信与传感网技术”教育部重点实验室

【出处】

：

数据采集与处理

【发表日期】

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2015年2期

【关键词】

：

说话人识别压缩感知识别率 CS-MFCC 鲁棒性 speaker recognition compressed sensing recognition ra

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本文为在传统的说话人识别理论研究中＂较少的特征参数量不能与较高的识别率共存＂的难题找到了一种解决方案。本文基于压缩感知的理论,利用行阶梯观测矩阵进行信号的投影,改变了传统的梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC）参数,从而提出了一种新的识别参数CSMFCC（Compressed sensing-MFCC）。该参数不仅使得参数存储量降低到少于原存储量的1/n（n为行阶梯观测矩阵的压缩比）,而且明显提高了系统的鲁棒性。通过仿真实验证明了当压缩比n为4时

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